Zahodna pristranskost v AI: zakaj manjkajo globalne perspektive

An Pomočnik AI daje nepomemben ali zmeden odgovor na preprosto vprašanje in razkriva pomembno težavo, saj se trudi razumeti kulturne nianse ali jezikovne vzorce zunaj svojega usposabljanja. Ta scenarij je značilen za milijarde ljudi, ki so odvisni od umetne inteligence za bistvene storitve, kot so zdravstvo, izobraževanje ali podpora pri zaposlitvi. Za mnoge so ta orodja nezadostna, pogosto napačno predstavljajo ali popolnoma izključujejo njihove potrebe.

Sisteme umetne inteligence poganjajo predvsem zahodni jeziki, kulture in perspektive, kar ustvarja ozko in nepopolno predstavitev sveta. Ti sistemi, zgrajeni na pristranskih naborih podatkov in algoritmih, ne odražajo raznolikosti svetovnega prebivalstva. Vpliv presega tehnične omejitve, krepi družbene neenakosti in poglablja razkole. Odprava tega neravnovesja je bistvenega pomena za uresničitev in uporabo potenciala umetne inteligence, da služi vsemu človeštvu in ne le peščici privilegiranih.

Razumevanje korenin pristranskosti AI

Pristranskost AI ni le napaka ali spregled. Izhaja iz tega, kako so sistemi AI zasnovani in razviti. V preteklosti so bile raziskave in inovacije umetne inteligence osredotočene predvsem na zahodne države. Ta koncentracija je povzročila prevlado angleščine kot primarnega jezika za akademske publikacije, nabore podatkov in tehnološka ogrodja. Posledično temeljna zasnova sistemov umetne inteligence pogosto ne vključuje raznolikosti svetovnih kultur in jezikov, zaradi česar so velike regije premalo zastopane.

Pristranskost v umetni inteligenci je običajno mogoče kategorizirati v algoritemsko pristranskost in pristranskost, ki temelji na podatkih. Algoritemska pristranskost se pojavi, ko logika in pravila znotraj modela umetne inteligence dajejo prednost določenim izidom ali populaciji. Na primer, algoritmi za zaposlovanje, usposobljeni na preteklih podatkih o zaposlovanju, lahko nenamerno dajejo prednost določeni demografiji, kar krepi sistemsko diskriminacijo.

Pristranskost, ki temelji na podatkih, po drugi strani izvira iz uporabe nizov podatkov, ki odražajo obstoječe družbene neenakosti. Prepoznavanje obraza tehnologija se na primer pogosto bolje obnese pri posameznikih s svetlejšo poltjo, ker so nabori podatkov za usposabljanje sestavljeni predvsem iz slik iz zahodnih regij.

Poročilo za leto 2023, ki ga je Inštitut AI Now je poudaril koncentracijo razvoja in moči umetne inteligence v zahodnih državah, zlasti v Združenih državah in Evropi, kjer glavna tehnološka podjetja prevladujejo na tem področju. Podobno je Poročilo o indeksu AI za leto 2023 Univerze Stanford poudarja pomembne prispevke teh regij k globalnim raziskavam in razvoju umetne inteligence, ki odražajo očitno prevlado Zahoda v zbirkah podatkov in inovacijah.

To strukturno neravnovesje zahteva nujno potrebo, da sistemi umetne inteligence sprejmejo bolj vključujoče pristope, ki predstavljajo različne perspektive in realnosti svetovnega prebivalstva.

Globalni vpliv kulturnih in geografskih razlik v umetni inteligenci

Prevlada naborov podatkov, osredotočenih na Zahod, je ustvarila znatne kulturne in geografske pristranskosti v sistemih umetne inteligence, kar je omejilo njihovo učinkovitost za različne populacije. Navidezni pomočniki, na primer, lahko zlahka prepozna idiomatske izraze ali sklicevanja, ki so pogosti v zahodnih družbah, vendar se pogosto ne odzove natančno na uporabnike iz drugih kulturnih okolij. Vprašanje o lokalni tradiciji lahko prejme nejasen ali nepravilen odgovor, kar odraža pomanjkanje kulturne zavesti sistema.

Te pristranskosti segajo dlje od kulturnega napačnega predstavljanja in se dodatno povečujejo z geografskimi razlikami. Večina podatkov o usposabljanju z umetno inteligenco prihaja iz urbanih, dobro povezanih regij v Severni Ameriki in Evropi ter ne vključuje dovolj podeželskih območij in držav v razvoju. To ima resne posledice v kritičnih sektorjih.

Orodja umetne inteligence v kmetijstvu, zasnovana za napovedovanje pridelkov ali odkrivanje škodljivcev, pogosto ne uspejo v regijah, kot sta podsaharska Afrika ali jugovzhodna Azija, ker ti sistemi niso prilagojeni edinstvenim okoljskim razmeram in kmetijskim praksam teh območij. Podobno se sistemi umetne inteligence v zdravstvu, običajno usposobljeni na podatkih iz zahodnih bolnišnic, trudijo zagotoviti natančne diagnoze za prebivalstvo v drugih delih sveta. Raziskave so pokazale, da se modeli dermatološke umetne inteligence, ki so trenirani predvsem na svetlejših tonih kože, bistveno slabše obnesejo pri testiranju na različnih tipih kože. Na primer, študija 2021 ugotovili, da so modeli z umetno inteligenco za odkrivanje kožnih bolezni doživeli 29–40-odstotni padec natančnosti, če so jih uporabili za nize podatkov, ki so vključevali temnejše tone kože. Ta vprašanja presegajo tehnične omejitve in odražajo nujno potrebo po bolj vključujočih podatkih za reševanje življenj in izboljšanje globalnih zdravstvenih rezultatov.

Družbene posledice te pristranskosti so daljnosežne. Sistemi umetne inteligence, zasnovani za opolnomočenje posameznikov, namesto tega pogosto ustvarjajo ovire. Izobraževalne platforme, ki jih poganja umetna inteligenca, dajejo prednost zahodnim učnim načrtom, zaradi česar študentje v drugih regijah nimajo dostopa do ustreznih ali lokaliziranih virov. Jezikovna orodja pogosto ne zajamejo kompleksnosti lokalnih narečij in kulturnih izrazov, zaradi česar so neučinkovita za velike segmente svetovnega prebivalstva.

Pristranskost v umetni inteligenci lahko okrepi škodljive predpostavke in poglobi sistemske neenakosti. Tehnologija za prepoznavanje obrazov je bila na primer deležna kritik zaradi višjih stopenj napak med etničnimi manjšinami, kar je povzročilo resne posledice v resničnem svetu. leta 2020, Robert Williams, črnec, je bil neupravičeno aretiran v Detroitu zaradi napačnega ujemanja prepoznave obraza, kar poudarja družbeni vpliv teh tehnoloških pristranskosti.

Z gospodarskega vidika lahko zanemarjanje globalne raznolikosti pri razvoju umetne inteligence omeji inovacije in zmanjša tržne priložnosti. Podjetja, ki ne upoštevajo različnih perspektiv, tvegajo odtujitev velikih segmentov potencialnih uporabnikov. A 2023 McKinseyjevo poročilo ocenjujejo, da bi lahko generativna umetna inteligenca prispevala med 2.6 bilijona dolarjev in 4.4 bilijona dolarjev letno k svetovnemu gospodarstvu. Vendar je uresničitev tega potenciala odvisna od ustvarjanja vključujočih sistemov umetne inteligence, ki skrbijo za različne populacije po vsem svetu.

Z obravnavo pristranskosti in razširitvijo zastopanosti pri razvoju umetne inteligence lahko podjetja odkrijejo nove trge, spodbujajo inovacije in zagotovijo, da so koristi umetne inteligence pravično razdeljene v vse regije. To poudarja gospodarski imperativ izgradnje sistemov umetne inteligence, ki učinkovito odražajo in služijo svetovnemu prebivalstvu.

Jezik kot ovira inkluzivnosti

Jeziki so globoko povezani s kulturo, identiteto in skupnostjo, vendar sistemi AI pogosto ne odražajo te raznolikosti. Večina orodij AI, vključno z virtualnimi pomočniki in klepetalnimi roboti, dobro deluje v nekaj splošno razširjenih jezikih in spregleda manj zastopane. To neravnovesje pomeni, da so avtohtoni jeziki, regionalna narečja in manjšinski jeziki redko podprti, kar dodatno marginalizira skupnosti, ki jih govorijo.

Medtem ko so orodja, kot je Google Translate, spremenila komunikacijo, se še vedno spopadajo s številnimi jeziki, zlasti s tistimi s kompleksno slovnico ali omejeno digitalno prisotnostjo. Ta izključitev pomeni, da na milijone orodij, ki jih poganja AI, ostaja nedostopnih ali neučinkovitih, kar povečuje digitalni razkorak. A Unescovo poročilo 2023 je razkrilo, da je več kot 40 % svetovnih jezikov v nevarnosti, da izginejo, njihova odsotnost v sistemih AI pa to izgubo še povečuje.

Sistemi umetne inteligence krepijo zahodno prevlado v tehnologiji tako, da dajejo prednost le majhnemu deležu svetovne jezikovne raznolikosti. Odpravljanje te vrzeli je bistveno za zagotovitev, da umetna inteligenca postane resnično vključujoča in služi skupnostim po vsem svetu, ne glede na jezik, ki ga govorijo.

Obravnava zahodne pristranskosti v AI

Odpravljanje zahodne pristranskosti v AI zahteva znatno spremembo načina oblikovanja in usposabljanja sistemov AI. Prvi korak je ustvarjanje bolj raznolikih naborov podatkov. AI potrebuje večjezične, večkulturne in regionalno reprezentativne podatke, da lahko služi ljudem po vsem svetu. Projekti, kot so masakhane, ki podpira afriške jezike, in AI4Bharat, ki se osredotoča na indijske jezike, so odlični primeri, kako lahko vključujoč razvoj umetne inteligence uspe.

Težavo lahko pomaga rešiti tudi tehnologija. Zvezno učenje omogoča zbiranje podatkov in usposabljanje iz premalo zastopanih regij brez tveganja za zasebnost. Razložljiv AI orodja olajšajo odkrivanje in popravljanje pristranskosti v realnem času. Vendar sama tehnologija ni dovolj. Vlade, zasebne organizacije in raziskovalci morajo sodelovati, da bi zapolnili vrzeli.

Zakoni in politike imajo tudi ključno vlogo. Vlade morajo uveljaviti pravila, ki zahtevajo različne podatke pri usposabljanju umetne inteligence. Od podjetij bi morali zahtevati odgovornost za pristranske rezultate. Hkrati lahko zagovorniške skupine ozaveščajo in spodbujajo spremembe. Ti ukrepi zagotavljajo, da sistemi umetne inteligence predstavljajo svetovno raznolikost in pravično služijo vsem.

Poleg tega je sodelovanje enako pomembno kot tehnologija in predpisi. Razvijalci in raziskovalci iz območij, ki niso dovolj pokrita, morajo biti del procesa ustvarjanja umetne inteligence. Njihovi vpogledi zagotavljajo, da so orodja AI kulturno pomembna in praktična za različne skupnosti. Tudi tehnološka podjetja so odgovorna za vlaganje v te regije. To pomeni financiranje lokalnih raziskav, najemanje raznolikih ekip in ustvarjanje partnerstev, ki se osredotočajo na vključevanje.

Bottom Line

Umetna inteligenca lahko spremeni življenja, premosti vrzeli in ustvari priložnosti, vendar le, če deluje za vse. Ko sistemi AI spregledajo bogato raznolikost kultur, jezikov in perspektiv po vsem svetu, ne izpolnijo svoje obljube. Vprašanje pristranskosti Zahoda pri umetni inteligenci ni le tehnična napaka, ampak vprašanje, ki zahteva nujno pozornost. Z dajanjem prednosti inkluzivnosti pri načrtovanju, podatkih in razvoju lahko umetna inteligenca postane orodje, ki dviguje vse skupnosti, ne le nekaj privilegiranih.